可逆矩阵在通信中的应用
可逆矩阵及应用举例
A21 2, A22 2, A23 1, A31 6, A32 7, A33 2,
于是
A11 A21 A31 1 2 6
A*
=
A12
A22
A32
1
2
7
,
A13 A23 A33 1 1 2
a
19
由公式(1.18)
1 2 6
A1
1 A
A*
1
1
2 1
7 . 2
1 0 0 1 2 6
r1 r3 r2 r3
0 0
1 0
0 1
1 1
2 1
7 , 2
由定理 1.3, A 可逆,且
1 2 6
A1
=
1
2
7 .
1 a 1 2
18
解法二 用公式(1.18).
A = -1 0, 故 A 可逆.再计算 A 的代数余子式:
A11 1, A12 1, A13 1,
D (2 1)(3 1)(3 2) 2 0
由克拉默法则,方程组有唯一解,且
211
1 a0 = D 3
2
4 4 2; 2
539
a
30
121
1
1
a1 = D 1
3
4 ; 2
15 9
11 2
1
1
a2 = D 1
2
3 . 2
135
所以该二次曲线的方程为 y 2 1 x 1 x2. 22
A1 1 A* . A
a
13
第二种方法是用矩阵的初等行变换,具体方法是,
设 A 是 n 阶方阵,把 En 写在 A 的右边,构成
n 2n 矩阵,记为 A, E 。当 A 可逆时, A, E 的行最简形为 E,B ,其中 n 阶方阵 B 即是 A 的
矩阵在通信中的应用分析
228科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATIONDOI:10.16661/ki.1672-3791.2017.34.228矩阵在通信中的应用分析罗嘉锐(湖南省长沙市第一中学 湖南长沙 410005)摘 要:矩阵作为数学学科中基本概念之一,是实现对线性代数理解环节需要把握的重点内容。
本文主要开展矩阵在通信中的应用分析过程中,通过介绍矩阵在通信领域中的应用现状,进一步加深对其应用分析的理解。
例如,在开展保密通信工作时,通过对逆矩阵知识的了解实现对通信具体信息的加密,在开展信息论中,将矩阵理论用来实现信源熵,以及信道容量的计算,等具体应用领域和应用现状。
关键词:矩阵 信道容量 信道编码中图分类号:TN91 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2017)12(a)-0228-02在开展关于矩阵理论在通信领域应用实践研究过程中,首先,需要对矩阵理论和概念有明确的认知。
当前,在对矩阵理论及其具体含义的了解过程中,通过对矩阵运用的广泛领域进行进一步分析和研究,为提高研究的有效性和必要性,相关研究人员需要将数学建模基本知识、密码学相关知识、化学基本学科以及通信和计算机科学等学科知识,密切的结合起来,在实现学科知识掌握的同时,实现实际问题的便利化解决。
1 对矩阵理论的了解1.1 矩阵理论的发展演变在开展矩阵在通信中的应用分析研究环节,首先需要对矩阵理论做出必要的认识和研究。
矩阵理论的发展和进一步研究,在世界数学发展史中具有关键的意义。
根据相关资料记载显示,早在19世纪50年代起始的矩阵理论研究,主要是对线性方程组的解决和进一步推动该理论的发展而产生的;19世纪中期的矩阵理论发展速度十分迅速,直至该世纪末期,矩阵理论已经建立了自身存在的完善理论体系;同时,矩阵理论知识仍在进一步深化,直至20世纪矩阵理论在发展空间上得到了进一步的研究拓展。
21世纪矩阵理论已经在物理学、控制理论、经济学相关等学科方面形成了大量的应用分支。
可逆矩阵及其简单应用
它的系数矩阵和增广矩阵的性质上,并且解方程组的过程也表现为变换这些矩阵的过程。
可逆矩阵作为矩阵乘法的逆运算,是矩阵的一种重要运算,在解决矩阵问题中起着重要的作用。
因而掌握可逆矩阵的求法,在解决实际问题时,往往可以起到事半功倍的效果。
本文将对一些常用的可逆矩阵的求法作系统的总结,并进一步介绍几种常见得可逆矩阵的在数学领域和通讯领域的简单应用。
【关键词】矩阵可逆矩阵通信【Abstract】In the discussion of linear equations, we can see that someimportant properties of the linear equations are reflected in its coefficient matrix and augmented matrix of nature, what`s more, the process of the solution performance of the process of transformation of these matrices. Invertible matrix multiplication as the inverse of the matrix is an important matrix operations,and plays an important role in solving the problem. master ring the method of Invertible matrix often can play a multiplier effect in solving practical problems.The following are the system summary of the commonly used reversible method for the evaluation of Invertible matrix, and further descripitions of several common application in the field of mathematics and simple communications.【Key Words】Matrix Invertible matrix Communications目录前言 (5)一、可逆矩阵 (5)二、可逆矩阵的性质及求法 (5)(一)性质 (5)(二)逆矩阵求法 (6)三、可逆矩阵的简单应用 (10)(一)可逆矩阵在数学方面的应用 (10)(二)可逆矩阵在通信方面的应用 (11)(1)加密保密通信模型 (12)(2)可逆矩阵的应用 (12)(3)加密密钥的生成 (13)(4)解密密钥的生成 (14)(5)明文矩阵的选择 (14)(6)加密矩阵的选择 (14)(7)算法优化 (14)结论 (15)参考文献 (15)致谢16前言矩阵作为高等代数,这一伟大数学图腾的重要分支的一大重要部分,在我们的生活,学习,工作,更是在人类的进步中发挥了卓越的工具作用。
矩阵在通信中的应用论文
矩阵理论(论文)矩阵理论在通信领域的应用学生:学号:矩阵理论在通信领域的应用【摘要】矩阵是数学的基本概念之一,也是线性代数的核心内容。
矩阵广泛运用于各个领域,如数学建模、密码学、化学、通信和计算机科学等,解决了大量的实际问题。
本文主要介绍矩阵在通过信领域的应用,如:在保密通信中,应用逆矩阵对通信的信息进行加密;在信息论中,利用矩阵理论计算信源熵、信道容量等;在信息论的信道编码中,利用监督矩阵,生成矩阵,对信道中的信息进行编码,利用错误图样对信道传输的信息进行纠正;此外,矩阵分析在MIMO技术这个模块中也有着很重要的应用,基本可以说矩阵分析是MIMO技术研究的基础。
关键词:矩阵;保密通信;信道容量;信道编码;MIMO1、引言随着科技快速稳健的发展,通信技术也得到了飞速的发展,人们对通信的要求也不断提高,不仅要求通信的实时性、有效性,还要求通信的保密性。
而现实环境中,由于噪声的影响,常常使通信出现异常,这就要求人们对接收到的信号能够更好的实现检错纠错。
此外,在频谱资源的匮乏己经成为实现高速可靠传输通信系统的瓶颈。
一方面,是可用的频谱有限;另一方面,是所使用的频谱利用率低下。
因此,提高频谱利用率就成为解决实际问题的重要手段。
多进多出(MIMO)[1]技术即利用多副发射天线和多副接收天线进行无线传输的技术,该技术能够很好的解决频谱利用率的问题。
然而对以上通信中存在的问题的分析和研究都需要用到矩阵理论的知识,本文把矩阵理论和其在通信领域的应用紧密结合,通过建立一些简单的分析模型,利用矩阵知识将通信领域很多复杂的计算和推导变得简单明了。
2、矩阵在通信领域中的应用2.1 矩阵在保密通信中的应用[2]保密通信是当今信息时代的一个非常重要的课题, 而逆矩阵正好在这一领域有其应用。
我们可以用逆矩阵[3][4]所传递的明文消息进行加密(即密文消息),然后再发给接收方,而接收方则可以采用相对应的某种逆运算将密文消息编译成明文。
矩阵的逆及其应用
摘要本文归纳了矩阵可逆的等价条件与可逆矩阵的相关性质,总结了几种可逆矩阵的判定及逆矩阵求解的方法,分类讨论了可逆矩阵在求方阵的幂、解矩阵方程和加密保密通信中的若干应用。
关键字:可逆矩阵;初等变换;分块矩阵;方阵的幂AbstractIn this paper, the definition of the inverse of the matrix, theorems and properties, classification discussed several ways of solving inverse matrix and the inverse matrix in o power and encryption of the application of secret communication.The keyword: invertible matrix;elementary transformation;block matrix;powers of a matrix ;Encrypted secure communications目录1 引言 (1)2 可逆矩阵的定义和性质 (1)2.1矩阵可逆的定义及等价条件 (1)2.2可逆矩阵的相关性质 (2)3 可逆矩阵的判定及逆矩阵的求解 (4)3.1定义法求矩阵的逆 (4)3.2用矩阵的秩判定其可逆性 (5)3.3特征值法判定矩阵的逆 (6)3.4 伴随矩阵法求矩阵的逆 (6)3.5初等变换法求矩阵的逆 (7)3.6可逆分块矩阵的逆矩阵求解 (10)4 可逆矩阵的若干应用 (13)4.1求方阵的幂 (13)4.1.1方阵的幂及其运算律 (13)4.1.2求方阵的幂 (13)4.2 解矩阵方程 (15)4.3构造通信模型 (16)参考文献 (19)1 引 言矩阵的研究历史悠久,而矩阵的现代概念是在19世纪才逐渐形成。
被公认为矩阵的奠基人是凯利,矩阵被他作为独立的数学对象研究。
逆矩阵的性质及在考研中的应用
逆矩阵的性质及在考研中的应用矩阵是线性代数中的基本概念之一,而逆矩阵是矩阵理论中的重要组成部分。
在研究生入学考试中,逆矩阵的出现频率较高,是考生必须掌握的重要内容之一。
本文将介绍逆矩阵的基本性质以及在考研中的应用场景,旨在帮助考生更好地理解和掌握这一部分内容。
逆矩阵是矩阵的一种重要性质,其定义如下:设A是一个可逆矩阵,那么存在一个矩阵B,使得$AB=BA=I$,其中I是单位矩阵。
在这个定义中,矩阵B被称为A的逆矩阵。
$A = \begin{bmatrix} 2 & 3 \ 1 & 2 \end{bmatrix}$计算行列式$det(A)$: $det(A) = |\begin{matrix} 2 & 3 \ 1 & 2 \end{matrix}| = 2 \times 2 - 3 \times 1 = 1$计算A的伴随矩阵A*: $A* = \begin{matrix} & -2 & 3 \ -1 & 2 & \end{matrix}$计算A的逆矩阵A-¹: $A-¹ = \frac{1}{det(A)} \times A* =\frac{1}{1} \times \begin{matrix} & -2 & 3 \ -1 & 2 & \end{matrix} = \begin{matrix} 2 & -3 \ -1 & 2 \end{matrix}$在考研中,逆矩阵的应用主要涉及以下几个方面:解方程:逆矩阵可以用来求解线性方程组。
当方程组的系数矩阵是可逆矩阵时,我们可以通过逆矩阵快速求解方程组。
证明不等式:在证明某些矩阵不等式时,可以通过引入逆矩阵来简化证明过程。
求特征值和特征向量:在计算矩阵的特征值和特征向量时,需要先求出矩阵的逆矩阵。
解决优化问题:在数学优化中,逆矩阵往往作为系数矩阵的逆出现,对于一些约束优化问题,可以通过求解线性方程组来得到优化解。
可逆矩阵在通信中的应用
可逆矩阵在保密通信中的应用矩阵是数学的基本概念之一。
作为线性代数的核心内容,矩阵广泛运用于各个领域,如数学建模、密码学、化学、通信和计算机科学等,解决了大量的实际问题。
可逆矩阵是矩阵理论中一个很重要的概念,在线性代数中,给定一个n 阶方阵A ,若存在一个n 阶方阵B ,使得AB=BA=E (或AB=E 、BA=E 任满足一个),其中E 为n 阶单位矩阵,则称A 是可逆的,且B 是A 的逆矩阵,记作A -1。
可逆矩阵在通信中的典型应用就是在保密通信中。
保密通信是当今信息时代的一个非常重要的课题, 而逆矩阵正好在这一领域有其应用。
我们可以用逆矩阵对所传递的明文消息进行保密措施后( 即密文消息) 发给接收方, 而接收方则可以采用相对应的某种逆运算将密文消息编译成明文。
一、算法的加密原理信息发送端首先根据密钥矩阵A 的阶数(||A||=n ) , 将明文转换为n 维数向量X, 然后将X 与A 相乘得到密文Y , 既Y=AX, 再将Y 发送, 信息端接受到Y 后, 则利用密钥矩阵A -1(其中A 与A -1互为可逆矩阵)与Y 相乘, 则会得到明文X , 既: A -1Y = A - 1AX = X 。
例如 : 一个密钥矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=100110111A ,另一个密钥矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1001-1001-1A 1-,信息发送端欲发送信息ABC 。
首先根据ASC Ⅱ码表将ABC 传为三维向量⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=676665X ,则对应的密文⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==67133198676665100110111AX Y ,然后将密文Y 传输,当信息端接收到密文Y 时,利用解密密钥矩阵A -1,根据公式求得⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==676665671331981001-1001-1Y A X 1-,然后利用ASCII 码表即可解析出发送的信息为ABC 。
a的逆的伴随等于a的伴随的逆证明
a的逆的伴随等于a的伴随的逆证明主题:a的逆的伴随等于a的伴随的逆证明在线性代数中,矩阵的逆和伴随是非常重要的概念。
它们在解线性方程组、求解矩阵的特征值和特征向量等方面起着关键作用。
而关于矩阵逆和伴随的性质之一就是:矩阵a的逆的伴随等于a的伴随的逆。
本文将对这一性质进行深入探讨,并给出证明过程。
1. 矩阵的逆在线性代数中,对于一个n阶方阵A,如果存在另一个n阶方阵B,使得AB=BA=I(其中I为单位矩阵),则称B是A的逆矩阵,记作A^-1。
矩阵存在逆矩阵的充分必要条件是矩阵A是可逆的。
2. 矩阵的伴随对于n阶方阵A,定义它的伴随矩阵为adj(A),其中adj(A)的元素是A的代数余子式。
伴随矩阵在求解矩阵的逆、计算矩阵的幂等问题中具有重要作用。
3. 证明:a的逆的伴随等于a的伴随的逆现在来证明性质:矩阵a的逆的伴随等于a的伴随的逆。
假设矩阵A是可逆的,则A的逆矩阵记为A^-1。
我们有以下证明过程:(1)证明A^-1的伴随是adj(A)的逆由伴随矩阵的性质可知,对于任意的n阶方阵A,有A*adj(A)=det(A)I(其中det(A)为A的行列式)。
A*adj(A)是一个数量,记作k。
(2)证明A的伴随的逆是(A^-1)的伴随我们知道,A的伴随矩阵的元素是A的代数余子式,记为adj(A)=(A_ij),其中A_ij是矩阵A的第i行第j列元素的代数余子式。
则A的伴随的逆矩阵记为(adj(A))^-1。
(3)结合(1)和(2),得出结论因为A*adj(A)是一个数量k,而A*adj(A)=det(A)I,所以A*adj(A)的逆矩阵是1/det(A)*I。
我们得出结论:矩阵a的逆的伴随等于a的伴随的逆。
这一性质在矩阵运算、线性方程组求解等领域具有重要的理论意义和实际应用价值。
4. 个人观点和理解对于矩阵的逆和伴随,我深有体会。
在实际工程问题中,常常需要对矩阵进行求逆操作,或者利用伴随矩阵来解决相关问题。
一类可逆矩阵在保密通信中的应用
一类可逆矩阵在保密通信中的应用作者:梁晓雷李波党辉来源:《理论与创新》2018年第08期摘要:循环矩阵根据矩阵的第一行元素生成,每一行元素都是对第一行元素进行移位得到,所以循环矩阵不仅可以实现硬件电路利用最大化,还能够节省存储空间,具有较高的运算效率。
构造符合保密通信系统要求的可逆循环矩阵是一个值得研究的问题。
关键词:保密通信;可逆矩阵;应用基本概念首先给出一些基本概念和定义。
则称矩阵A为循环矩阵。
循环矩阵A的第一行元素确定后,该矩阵便确定下来,这不仅是数学形式上的一种简洁,更有许多良好的性质。
本文约定,循环矩阵A的首行元素为其生成元。
定义2生成多项式称多项式f(x)=a0+a1x+a2x2+…+an-1xn-1为循环矩阵A的生成多项式。
定义3汉明重量设α=(ω1,ω2,…,ωn)是一个向量,W(α)表示向量α=(ω1,ω2,…,ωn)中非零元素的个数,则称W(α)为向量α的汉明重量。
汉明重量指字符串相对于同样长度的零字符串的汉明距离,汉明重量的大小指一个字符串中的非零元素的个数。
定义4分支数设f是(F2m)n→(F2m)n的一个线性变换,则f的分支数表示为。
定义5子矩阵设A是一个n阶矩阵,则矩阵A中任意m(m定义6最优扩散矩阵若n阶矩阵A的分支数为n+1时,该矩阵扩散性能达到最优状态,则称A为最优矩阵,或称最优扩散矩阵。
定义7可逆矩阵若矩阵A的行列式不为零,则称矩阵A可逆,或非奇异。
定义8有限域设R是一个环,如果11)q元有限域记为GF(q),其中,q=pn,p为素数,即有限域的元素个数只能是素数幂。
2)若f(x)满足,则f(x)为GF(q)上不可约多项式。
3)本原多项式是系数取自GF(p)上,并以GF(pn)上的本原域元素为根的一类最小多项式。
可逆矩阵的一般域构造引理在域K上,函数f(x)没有重根,当且仅当f(x)与f'(x)没有公共根。
证明:设x1是f(x),f'(x)的一个公共根,则存在g'(x)使f(x)=(x-x1)g(x)成立;由于x1是f(x),f'(x)的一个公共根,所以f'(x1)=g(x1)+(x1-x1)g'(x1)=0;所以存在h (x)使f(x)=(x-x1)g(x)=(x-x1)2 h(x);可见x1是f(x)的一个重根。
矩阵的逆及其应用
矩阵的逆及其应用姓名:刘欣班级:14级数计1班专业:数学与应用数学学号:1408020129一、矩阵的逆的概念对于n阶矩阵A,如果有一个n阶矩阵B,使得AB=BA=E,则说矩阵A是可逆的,并把矩阵B称为A的逆矩阵,A的逆矩阵记作A−1。
二、逆矩阵的性质和定理㈠逆矩阵的性质1、若矩阵A、B均可逆,则矩阵AB可逆,其逆矩阵为B−1 A−1,当然这一性质可以推广到多个矩阵相乘的逆。
若A1,A2,…,Am都是n阶可逆矩阵,则A1A2…Am也可逆,且(A1A2…Am)−1=(Am)−1…(A2)−1(A1)−1.2、若A可逆,则A−1也可逆,且(A−1)−1=A;3、若A可逆,实数λ≠0,则λA可逆,且(λA)−1=1λA−1;4、若A可逆,则A T也可逆,且(A T)−1=(A−1)T;5、(A′)−1=(A−1)′;6、矩阵的逆是唯一的;证明:运用反证法,如果A是可逆矩阵,假设B,C都是A的逆,则有AB=BA=E=AC=CA,B=BE=B(AC)=(BA)C=EC=C(与B≠C矛盾),所以是唯一的。
㈡逆矩阵的定理1、初等变换不改变矩阵的可逆性。
2、n阶矩阵可逆的充分必要条件是A与n阶单位阵In等价。
3、n阶矩阵A可逆的充分必要条件是A可以表成一些初等矩阵的乘积。
4、n阶矩阵可逆的充分必要条件是A只经过一系列初等行变换便可化成单位矩阵。
5、n阶矩阵A可逆的充分必要条件是|A|≠0。
三、逆矩阵的计算方法㈠定义法定义:设A是n阶方阵,如果存在n阶方阵B使得AB=E,那么A称为可逆矩阵,B称为A的逆矩阵,记为A−1。
例1、求矩阵A=(2231−10−121)的逆矩阵。
解:∵|A|≠0∴A−1存在设A−1=(x11x12x13x21x22x23x31x32x33),由定义知A−1A=E,∴(2231−10−121)(x11x12x13x21x22x23x31x32x33)=(100010001)由矩阵乘法得(2x11+2x21+3x312x12+2x22+3x322x13+2x23+3x33x11−x21x12−x22x12−x23−x11+2x21+x31−x12+2x22+x32−x13+2x23+x33)=(100 010 001)由矩阵相乘可解得{x11=1x21=1x31=−1;{x12=−4x22=−5x32=6;{x13=−3x23=−3x33=4故A−1=(1−4−3 1−5−3−164)㈡、伴随矩阵法n阶矩阵A=(aij)可逆的充要条件|A|≠0,而且当n(n>=2)阶矩阵A有逆矩阵,A−1=1|A|A∗,其中A∗为伴随矩阵。
可逆线性变换与可逆矩阵的定义与性质
可逆线性变换与可逆矩阵的定义与性质可逆线性变换与可逆矩阵是线性代数中非常重要的概念。
在研究线性变换和矩阵的性质时,我们经常会遇到可逆变换和可逆矩阵,它们具有很多重要的性质和应用。
本文将深入探讨可逆线性变换与可逆矩阵的定义与性质,帮助读者更好地理解和应用它们。
一、可逆线性变换的定义与性质1. 定义:一个线性变换T称为可逆的,如果存在另一个线性变换S,使得TS = ST = I,其中I为恒等变换。
简单来说,可逆线性变换存在一个逆变换,使得它们的乘积等于恒等变换。
2. 性质1:如果线性变换T可逆,那么它的逆变换是唯一的。
换句话说,如果TS = ST = I,那么逆变换S就是唯一的,记作T^{-1}。
3. 性质2:可逆线性变换的逆变换也是可逆的。
如果T可逆,则T^{-1}也可逆,且(T^{-1})^{-1} = T。
4. 性质3:可逆线性变换的转置也是可逆的。
如果T可逆,则其转置T^T也可逆,且(T^T)^{-1} = (T^{-1})^T。
5. 性质4:可逆线性变换的乘积也是可逆的。
如果T和U都是可逆的线性变换,则TU也是可逆的,且(TU)^{-1} = U^{-1}T^{-1}。
二、可逆矩阵的定义与性质1. 定义:一个n阶方阵A称为可逆的,如果存在另一个n阶方阵B,使得AB = BA = I。
类似于可逆线性变换,可逆矩阵存在一个逆矩阵,使得它们的乘积等于单位矩阵。
2. 性质1:如果矩阵A可逆,那么它的逆矩阵是唯一的。
换句话说,如果AB = BA = I,那么逆矩阵B就是唯一的,记作A^{-1}。
3. 性质2:可逆矩阵的逆矩阵也是可逆的。
如果A可逆,则A^{-1}也可逆,且(A^{-1})^{-1} = A。
4. 性质3:可逆矩阵的转置也是可逆的。
如果A可逆,则其转置A^T也可逆,且(A^T)^{-1} = (A^{-1})^T。
5. 性质4:可逆矩阵的乘积也是可逆的。
如果A和B都是可逆的矩阵,则AB也是可逆的,且(AB)^{-1} = B^{-1}A^{-1}。
矩阵论文
矩阵分析姓名:秦梦瑶学号: 20135035020【摘要】矩阵理论是工科线性代数中的一个重要内容,而逆矩阵是其非常重要并且是较难理解的一部分内容,然而在许多线性代数教科书中逆矩阵相关知识点的应用几乎未涉及到,以至于很多学习矩阵论的人错误地认为所学东西没有多大用处。
为了使学习的人对所学逆矩阵有具体地,形象地认识,而不只是停留在抽象的概念,结论的机械记忆上,为了能使逆矩阵的本质掌握起来更简单。
本文介绍可逆矩阵在保密通信中应用。
【关键词】矩阵信息安全应用一.信息安全简介1信息安全,简称信安,意为保护信息及信息系统免受未经授权的进入、使用、披露、破坏、修改、检视、记录及销毁。
政府、军队、公司、金融机构、医院、私人企业积累了大量的有关他们的雇员、顾客、产品、研究、金融数据的机密信息。
绝大多数此类的信息现在被收集、产生、存储在电子计算机内,并通过网络传送到别的计算机。
万一诸如一家企业的顾客、财政状况、新产品线的机密信息落入了其竞争对手的掌握,这种安全性的丧失可能会导致经济上的损失、法律诉讼甚至该企业的破产。
保护机密的信息是商业上的需求,并且在许多情况中也是道德和法律上的需求。
对于个人来说,信息安全对于其个人隐私具有重大的影响,但这在不同的文化中的看法差异相当大。
信息安全的领域在最近这些年经历了巨大的成长和进化。
有很多方式进入这一领域,并将之作为一项事业。
它提供了许多专门的研究领域,包括:安全的网络和公共基础设施、安全的应用软件和数据库、安全测试、信息系统评估、企业安全规划以及数字取证技术等等。
自从人类有了书写文字之后,国家首脑和军队指挥官就已经明白,使用一些技巧来保证通信的机密以及获知其是否被篡改是非常有必要的。
恺撒被认为在公元前50年发明了凯撒密码,它被用来防止秘密的消息落入错误的人手中时被读取。
第二次世界大战使得信息安全研究取得了许多进展,并且标志着其开始成为一门专业的学问。
20世纪末以及21世纪初见证了通信、计算机硬件和软件以及数据加密领域的巨大发展。
逆矩阵的推广和应用毕业论文
逆矩阵的推广和应用摘要:本文首先总结和归纳了可逆矩阵的性质和几种常见的求法,最后讲述了可逆矩阵在线性方程组和保密通信中的应用,同时例举了具体的应用实例。
关键词:逆矩阵;矩阵;初等变换;线性方程组;通信;保密通信Inverse matrix promotion and applicationTutor:ding wen mei(School of Mathematics and Statistics,Tianshui Normal University,Tianshui 741000,China) Abstract:This paper firstly summarized and concluded the nature of the matrix and reversible several kind of common method, and finally tells the story of reversible matrix in linear equations and secret communication, and the application examples of specific application example.Key Words: inverse matrix, matrix, elementary transformation, linear equations, communication, communication security1 绪论矩阵是数学中一个极其重要的、应用广泛的概念,是线性代数和代数学的一个主要研究对象和重要工具.它广泛应用于数学、物理学、经济学等多个领域,因而也就使矩阵成为代数,特别是线性代数的一个主要研究对象.它主要讨论的是解线性方程组的理论问题,线性变换的理论,旋转坐标轴变换公式的矩阵表示,二次曲线一般方程的矩阵表示,国民经济中的调运方案等问题.而可逆矩阵是矩阵理论中一个很重要的概念,也是极难理解的一部分,在矩阵理论中占有非常重要的地位,对可逆矩阵的研究自然也就成为高等代数研究的主要内容之一.然而在很多线性代数教科书中逆矩阵的应用知识点几乎没有涉及到,以至于很多学生错误的认为所学东西没有多大用处,为了可逆矩阵在解决矩阵问题中起着很重要的作用,所学知识进一步形象认识而不是只停留在抽象的概念结论的机械记忆上为了掌握逆矩阵的本质,.因此,掌握可逆矩阵的求法,在解决实际问题时选择适当的方法,往往可以起到事半功倍的效果.那么可逆矩阵的刻画及应用就显得非常重要了.然而在很多线性代数教科书中逆矩阵的应用知识点几乎没有涉及到,以至于很多学生错误的认为所学东西没有多大用处,为了可逆矩阵在解决矩阵问题中起着很重要的作用,所学知识进一步形象认识而不是只停留在抽象的概念结论的机械记忆上为了掌握逆矩阵的本质,本文总结了逆矩阵的性质和几种常见的求法,并且提供了实际应用例子及相关背景的例子。
可逆矩阵在通信中的应用
12科技资讯 SC I EN C E & TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N信 息 技 术矩阵理论是工科线性代数中的一个重要内容,而逆矩阵是其非常重要并且是较难理解的一部分内容,然而在许多线性代数教科书中逆矩阵相关知识点的应用几乎未涉及到,以至于很多学生错误地认为所学东西没有多大用处。
为了使学生对所学逆矩阵有具体地,形象地认识,而不只是停留在抽象的概念,结论的机械记忆上,为了能让学生掌握逆矩阵的本质,在实际教学中应多提及其实际应用例子或应用背景相关的例子。
本文介绍可逆矩阵在保密通信中应用。
1 可逆矩阵在通信中的应用保密通信是当今信息时代的一个非常重要的课题,而逆矩阵正好在这一领域有其应用。
我们可以用逆矩阵对所传递的明文消息进行保密措施后(即密文消息)发给接收方,而接收方则可以采用相对应的某种逆运算将密文消息编译成明文。
1.1加密算法设有矩阵方程AB C ,其中B 为明文矩阵,A 为加密矩阵,用加密矩阵与明文矩阵的乘积来对所发送消息实施了加密,得到密文矩阵C 。
如果A 为可逆矩阵,则方程有唯一解C A B 1 ,其中1 A 为A 的逆矩阵。
例如:发送的明文是“send money”,则首先可将明文用9个整数构成的矩阵来表示:321087810215B 假设进行加密的矩阵A 为:232352121A 则密文矩阵C 为:506754698380293731AB C 所以发送的消息为:31,80,54,37,83,67,29,69,50。
1.2解密算法解密时,采用下面矩阵乘法:CA B 1 例如:针对上面的加密矩阵A ,因A 可逆,可得:1141021111A 故明文矩阵为:3210878102151C A B 1.3加密矩阵的生成初等矩阵都是可逆的,而且初等矩阵的乘积仍然是可逆的。
因此,通信中可以考虑利用若干个初等矩阵的乘积作为加密编码矩阵。
它的生成方法如下:从单位矩阵出发,反复运用第一类和第三类初等变换矩阵去乘它,而其中的乘数k 必须取整数。
可逆矩阵加密算法初步研究与应用设计
可逆矩阵加密算法初步研究与应用设计作者:王龙荆泽泉王为来源:《数字技术与应用》2012年第09期摘要:为了防止通信过程中重要信息泄露,确保网络信息传输的安全,本文根据可逆矩阵的特性并结合加密算法原理,提出了一种新的可逆矩阵加密算法,并且根据可逆矩阵加密算法自身的加密特性,研究了其应用模式。
关键词:可逆矩阵加密算法密钥矩阵中图分类号:TP309.7 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2012)09-0111-02密码技术在网络安全中具有重要的作用。
目前常用的加密算法有:DES算法、3DES加密算法、IDEA加密算法、AES加密算法和RSA加密算法等。
然而随着计算方法的改进,计算机运行速度的加快,网络的发展,越来越多的加密算法被破解,目前常用的加密算法都有可能在短时间内被破解,因此,需要研究新的安全加密方法。
可逆矩阵加密算法与以往的加密算法不同,它属于非对称加密算法,但其用于加密和解密两个密钥均不对外公布。
该算法采用C/S模式对密钥进行分发和管理,每个密钥对应一个可逆矩阵(称其为密钥矩阵),因此其密钥矩阵也具有无数个。
在每次通信中,从中随机选取一对密钥矩阵加密和解密信息,这一对密钥矩阵对应的矩阵互为可逆矩阵。
由于每一个可逆矩阵只有唯一的一个可逆矩阵与其互为逆矩阵,所以在加密密钥矩阵未知的情况下,求得解密密钥矩阵的可能性为0。
该加密算法就是利用密钥矩阵空间无穷大的特性,在每次通信中对密钥矩阵进行随机选择,确保了通信数据信息的安全。
1、可逆矩阵加密算法理论分析1.1 算法的加密原理信息发送端首先根据密钥矩阵A的阶数(||A||=n),将明文转换为n维数向量X,然后将X与A相乘得到密文Y,既Y=AX,再将Y发送,信息端接受到Y后,则利用密钥矩阵A-1(其中A与A-1互为可逆矩阵)与Y相乘,则会得到明文X,既:A-1Y=A-1AX=X。
例如:一个密钥矩阵,另一个密钥矩阵,信息发送端欲发送信息ABC。
浅析可逆矩阵的作用及其逆矩阵的反作用
㊀㊀㊀㊀㊀152数学学习与研究㊀2021 8浅析可逆矩阵的作用及其逆矩阵的反作用浅析可逆矩阵的作用及其逆矩阵的反作用Һ孟庆云㊀王玉雷㊀(河南工业大学理学院,河南㊀郑州㊀450001)㊀㊀ʌ摘要ɔ可逆矩阵是矩阵家族中最重要的一类.可逆矩阵由于其可逆的性质(可以在研究对象的一侧乘上可逆矩阵,并可以通过在同一侧继续乘上其逆矩阵而将其消去),使得可逆矩阵的作用来去自如,其应用灵活㊁有效.本文从作用的角度,以实例分析的方式解析可逆矩阵的作用及其逆矩阵的反作用,进一步解析矩阵实现线性变换的机理,从而帮助我们了解矩阵的运动变换属性.ʌ关键词ɔ可逆矩阵;线性变换;作用;反作用ʌ基金项目ɔ国家自然科学基金面上项目 有限群的特征标与群结构 (11771356);河南工业大学高等代数一流课程项目(0112/26510002).引㊀言从矩阵的定义来看,矩阵是一个数表,是信息的载体,这体现的是矩阵的静态作用.然而更多的时候,矩阵是通过运算,特别是矩阵乘法运算实现其对研究对象的动态作用.我们以 榜样 这个词作为类比:当我们说张三是我们学习的榜样,那么这里 榜样 是一个名词,但其反映更多的是张三所起到的是能对我们产生积极影响的作用.可逆矩阵由于其可逆性,使得其成为刻画和描述可逆过程的得力工具.本文中,我们以实例分析的方式探析可逆矩阵的运动变换属性,从而拓展对可逆矩阵及其逆矩阵的理解与运用.1㊀实例例1㊀加密矩阵与解密矩阵图1是保密通信系统中信息传输端的简单模型.图1通常,信息用二元域上的n维向量表示.在发送端,明文信息α经过加密矩阵K(n阶可逆方阵)的作用(K左乘α)得到密文信息β=Kα,这是加密的过程.加密过的信息β经过传输到达信息的接收端,还需要解密还原成明文信息才能被识别.这一过程需要解密矩阵X(即加密矩阵K的逆矩阵)的作用.具体为解密矩阵X左乘作用在密文β上,即Xβ=XKα=K-1Kα=α,从而将明文信息α还原.由此可看出:任意n阶可逆矩阵可充当加密矩阵对明文信息进行加密,而其逆矩阵则为解密矩阵,可将加密过的信息进行解密还原,两者所起到的作用是相反的.事实上,可逆矩阵在保密通信中有着深入广泛的应用.[1]例2㊀逆时针旋转矩阵与顺时针旋转矩阵记A=cosθ-sinθsinθcosθæèçöø÷,观察矩阵A左乘作用在向量α上的结果Aα,其中α=xyæèçöø÷=rcosφrsinφæèçöø÷,α为平面上任意给定的2维向量,r与φ分别表示向量α的长度与辐角.记 α=Aα,则 α=cosθ-sinθsinθcosθæèçöø÷rcosφrsinφæèçöø÷=rcos(φ+θ)rsin(φ+θ)æèçöø÷.由此可看出:A左乘α的效果是将α逆时针旋转θ角,从而得到 α,如图2所示.由此,我们称A=cosθ-sinθsinθcosθæèçöø÷(其中θ为任意给定的角度)为逆时针旋转矩阵.图2反之,注意到矩阵A可逆,且A-1=cosθsinθ-sinθcosθæèçöø÷.将A-1左乘 α继续作用在α上,可得A-1将 α顺时针旋转θ角变回α,如图3所示.即A-1为顺时针旋转矩阵,其能够将平面上过原点的向量作顺时针旋转.在此例中,我们看到旋转矩阵能使向量旋转的动态作用.图3例3㊀沿线反射矩阵记A=100-1æèçöø÷,观察A作用在2维向量α=xyæèçöø÷上的结果Aα=x-yæèçöø÷.. All Rights Reserved.㊀㊀㊀153㊀数学学习与研究㊀20218图4从图4可以看出:A=100-1æèçöø÷的作用是将向量α沿x轴所在的直线进行反射.一般地,设向量ε=cosθsinθæèçöø÷为任意一个单位向量,θ为向量ε与x轴正向的夹角.则向量α=xyæèçöø÷沿ε=cosθsinθæèçöø÷所在的直线的反射:T(α)=2(α,ε)ε-α=2(xcosθ+ysinθ)cosθsinθæèçöø÷-xyæèçöø÷=x(2cos2θ-1)+ysinθxsin2θ+y(2sin2θ-1)æèçöø÷=cos2θsin2θsin2θ-cos2θæèçöø÷xyæèçöø÷其中A=cos2θsin2θsin2θ-cos2θæèçöø÷.即矩阵A=cos2θsin2θsin2θ-cos2θæèçöø÷具有将向量α=xyæèçöø÷沿ε=cosθsinθæèçöø÷所在的直线反射的作用,如图5所示.图5若记α=γcosφsinφæèçöø÷,其中:γ,φ分别为向量α的长度与辐角.显然,A=cos2θsin2θsin2θ-cos2θæèçöø÷是可逆的,其逆A-1=cos2θsin2θsin2θ-cos2θæèçöø÷=A,且A-1(Aα)=cos2θsin2θsin2θ-cos2θæèçöø÷γcos(2θ-φ)sin(2θ-φ)æèçöø÷=γcosφsinφæèçöø÷=α.即A-1=A将Aα还原为α,从图5来看,这显然是的.值得注意的是,例2中的旋转矩阵与例3中的沿线反射矩阵都是正交矩阵,这是一类特殊的可逆矩阵.这类矩阵所引起的变换称为正交变换,它们是保内积的变换,从而是保距也是保夹角的变换.因此,这类变换将一个图形变成与之全等的图形.更多的图形变换如:缩放变换㊁平移变换均可由相应的矩阵来实现,并且这些变换是可逆变换,相应的矩阵也均是可逆矩阵.我们需要注意的是投影变换也可以由相应的矩阵来实现,只是投影变换不是可逆变换,相应的矩阵不再是可逆矩阵.[2]2㊀理论基础从以上几个例子可以看出:如若说可逆矩阵A提供一种作用,而A的逆矩阵提供的则是与A相反的一种反作用,且矩阵对向量的作用可通过矩阵左乘相应向量来实现.运用矩阵乘法结合律,对向量多个连续作用,可通过相应的多个矩阵的乘积来实现,从而使得可逆矩阵的应用灵活有效.定理㊀对矩阵做一次初等行变换,其结果等于在原矩阵的左端乘上相应的初等矩阵;对矩阵做一次初等列变换,其结果等于在原矩阵的右端乘上相应的初等矩阵.由于可逆矩阵是初等矩阵的乘积,因此对矩阵做初等变换就是通过可逆矩阵实现的.从这个理论层面,我们也可以理解矩阵的运动变换属性.更广泛地,对于给定数域F上的n维线性空间V,记V上的所有线性变换构成的F上的线性空间为L(V).在取定V的一组基下,我们知道:VɸFn,L(V)ɸMn(F),这里,Fn为数域F上的n维向量空间,Mn(F)为F上所有n阶方阵构成的n2维线性空间.[3]我们借助以上两个线性同构,再通过矩阵作用于向量的坐标,可以实现所有线性变换对线性空间的作用.比如:例2中的2阶旋转矩阵实现的是对2维向量空间中向量的旋转变换.由此,从动态的角度来看,矩阵的本质是作用㊁是运动㊁是变换.而其中可逆矩阵提供可逆变换.特别地,将Mn(F)中的可逆矩阵拿出来,按矩阵的乘法构成一个群,称之为域F上的一般线性群,记为GLn(F).对于一般的抽象群G,通过建立G到群GLn(F)的同态映射,则可以赋予抽象群G中每个元素一个作用,即其同态像也就是其所对应的矩阵的作用,从而使得G有更广泛㊁丰富的内涵,由此进一步研究抽象群G的性质与结构,这便是群的表示理论.3㊀总结本文通过几个例子从实用性和几何直观两个方面来说明和阐述可逆矩阵的动态作用以及其逆矩阵的反作用,并进一步解释可逆矩阵实现矩阵的初等变换以及矩阵实现向量的线性变换机理,从而帮助我们了解矩阵的作用㊁运动与变换的动态属性,最后,借助矩阵的动态作用,引出群表示理论的思想方法.ʌ参考文献ɔ[1]熊小兵.可逆矩阵在保密通信中的应用[J].大学数学,2007,23(3):108-112.[2]王志俊,姜咏梅,田记.矩阵在图形学几何变换中的应用[J].高等数学研究,2014(1):87-88,99.[3]北京大学数学系几何与代数教研室.高等代数(第三版)[M].北京:高等教育出版社,2003.. All Rights Reserved.。
矩阵分析在通信领域的应用
编号:审定成绩:邮电大学矩阵分析小论文学院名称:通信与信息工程学院学生姓名:胡晓玲专业:信息与通信工程专业学号:S160101047教师:安世全时间:2016 年12 月矩阵在MIMO信道和通信上的应用矩阵广泛应用于通信的各个环节,例如:奇异矩阵,酉矩阵等MIMO上的应用;可逆矩阵在通信上的应用;生成矩阵,监督矩阵在信道编码上的应用;Toeplitz和Hankel矩阵在通信信号处理中的应用等。
本文主要讨论矩阵在MIMO信道和通信上的应用。
一、矩阵应用于MIMO信道我们知道MIMO信道在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下能显著提升系统容量,同时提高信道的可靠性,降低误码率。
是4G和未来5G中的一个非常重要的技术,因此对MIMO的信道进行建模研究具有巨大的指导意义。
本文首先建立了MIMO信道模型,利用矩阵理论得出MIMO信道简化模型,再结合信息论计算出信道容量,并得出结论。
首先建立一个MIMO信道模型,发射端通过空时映射将要发送的信号映射到多根天线上发送出去,接收端将各根天线接收到的信号进行空时译码从而恢复出发射端发送的数据信号。
信宿当发送信号所占用的带宽足够小的时候,信道可以被认为是平坦的,这样,MIMO系统的信道用一个n*m的复数矩阵H描述。
H的子元素a ij表示从第xi(i=1,2,…n)根发射天线到第y j(j=1,2,.m)根接收天线之间的空间信道衰落系数。
发送信号可以用一个n*1的列向量X=(x1,x2….x n)表示,其中x i表示在第i个天线上发送的数据。
用一个m*1的列向量Y=(y1,y2…y m)表示,其中y i表示在第i个天线上接收的数据。
信道中的噪声为高斯白噪声n。
通过这样一个模型,在t时刻接收信号可以表示为:发送信号的协方差:Rxx=E[XX H]发送信号的功率:P=tr(R xx)噪声的协方差:R nn=E[nn H]接收信号的协方差:因为x与噪声n不相关,所以MIMO信道容量做一般性推导112111222212mnnm m nααααααααα⎛⎫⎪⎪= ⎪⎪⎪⎝⎭Ht t t=+y Hx n下面根据信息论知识,我们对MIMO信道容量做一般性推导。
可逆矩阵在通信中的应用
可逆矩阵及其在保密通信中的应用摘 要 本文在可逆矩阵的定义、性质及求法的基础上,讨论了判断可逆矩阵的方法、分块可逆矩阵的求法以及可逆矩阵的一类求法,并通过实例给出了具体应用.介绍了保密通信及可逆矩阵在其中的应用.关键词 矩阵理论;可逆矩阵;保密通信;伴随矩阵;性质0 引言随着科学技术的不断进步,矩阵理论已成为众多高科技邻域不可或缺的组成部分.而逆矩阵是其非常重要并且是较难理解的一部分内容,但在许多线性代数教科书中逆矩阵相关知识点却零零散散,而且忽略了其重要实际应用,以至于让很多人错误地认为逆矩阵没有多大用处.为了能具体地、形象地认识逆矩阵,将抽象的知识具体的表现出来,掌握其本质,更能简单的运用到实际当中.在我们学过的高等代数教材中对可逆矩阵给出了明确的定义,但未对可逆矩阵的求解方法详细的介绍,本文主要讨论可逆矩阵的求解方法及其在保密通信中的应用.1 可逆矩阵定义1 在线性代数中,对于任意一个n 阶方阵A ,如果有n 阶方阵B ,使得=AB BA E =,其中E 为n 阶单位矩阵,则称A 是可逆的,且B 是A 的逆矩阵,记作1A -.若方阵A 的逆矩阵存在,则称A 为非奇异方阵或可逆矩阵. 1.2 可逆矩阵的性质性质1 若A 是可逆的,则1A -也可逆,且()11AAA --=.性质2 若A 、B 是两个同阶可逆矩阵,则AB 也可逆,且()111AB B A ---=. 性质3 若可逆矩阵A 的转置矩阵为T A ,则()()11TTA A --=.性质4 若A 是可逆矩阵,则有11A A --=. 1.3 可逆矩阵的判定定理1 初等变换不改变矩阵的可逆性.证明 设A 经过一次初等行变换得到B ,那么存在一个初等矩阵E ,使得EA B =.由于初等矩阵可逆,当A 可逆时,EA 也可逆,即B 可逆。
另一方面,1A E B -=,当B 可逆时,1E B -可逆,即A 可逆.对列变换的情形可类似的证明.1.4 几个充要条件 定理2 A 可逆⇔n A I ≅.定理3A 可逆1s A P P ⇔=L ,i P 是初等矩阵.证明 设A 可逆,则A 的等价标准形为n I ,即存在初等矩阵12s 1,2,,,,,,,t P P P Q Q Q L L 使得s 211,2t n P P P AQ Q Q I =L L ,于是11111112s 21n t A P P P I Q Q Q ------=L L11111112s 21t P P P Q Q Q ------=L L故A 可表示成一些初等矩阵的乘积.定理4A 可逆⇔只经过行初等变化为n I .证明 因为A 可逆⇔存在初等矩阵12s ,,,P P P L 使得12s A PP P =L ⇔111s 21P P P A E ---=⇔L A 经过s 次初等变换化成E .定理5 设A ,B 是两个n 阶矩阵,则AB A B =.推论1 设12,,,s A A A L 都是n 阶矩阵,则1212,,,s s A A A A A A =L L .定理6A 可逆⇔0A ≠.证明 必要性 设A 可逆,则存在1A -使得1AA E -=由定理5得111AA A A E --===所以0A ≠.充分性 若0A ≠,由定理2,存在12s 1,2,,,,,,,t P P P Q Q Q L L使得s 211,2t n P P P AQ Q Q I =L L于是11111112s 21n t A P P P I Q Q Q ------=L L11111112s 21t P P P Q Q Q ------=L L故A 可逆.1.5逆矩阵的求法 1.5.1初等变换法原理 设 111,s s p p A E p p E A -==L L 则()()()1111,,E,s s s p p A E p p A p p E A -==L L L .例1 设223110121A ⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭,判定A 是否可逆,若可逆,求1A -.解 因为0A ≠所以A 可逆()12322223100110010121001r r r r A E --⎛⎫⎪=-−−−→ ⎪ ⎪-⎝⎭231312234043120110010011011r r r r r r r r +-↔↔⎛⎫- ⎪-−−−→ ⎪ ⎪⎝⎭()132331101021011011001164r r r r r ++⨯-⎛⎫ ⎪−−−→ ⎪ ⎪---⎝⎭ ()1100143010153001164E A -⎛⎫-- ⎪-= ⎪ ⎪-⎝⎭故1143153164A ---⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭.1.5.2伴随矩阵法 定义2 设ij A 是矩阵1111n n nn a a A a a ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭K M OM L 中元素ij a 的代数余子式,矩阵111*1n m mn A A A A A ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭KM OM L 称为A 的伴随矩阵.1.5.3求逆矩阵的公式1*1A A A-=(牢记**AA A A A E ==).例2 设123221343A ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭判定A 是否可逆,若可逆,求1A -.解 因为2A =,所以A 可逆。
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可逆矩阵及其在保密通信中的应用摘 要 本文在可逆矩阵的定义、性质及求法的基础上,讨论了判断可逆矩阵的方法、分块可逆矩阵的求法以及可逆矩阵的一类求法,并通过实例给出了具体应用.介绍了保密通信及可逆矩阵在其中的应用.关键词 矩阵理论;可逆矩阵;保密通信;伴随矩阵;性质0 引言随着科学技术的不断进步,矩阵理论已成为众多高科技邻域不可或缺的组成部分.而逆矩阵是其非常重要并且是较难理解的一部分内容,但在许多线性代数教科书中逆矩阵相关知识点却零零散散,而且忽略了其重要实际应用,以至于让很多人错误地认为逆矩阵没有多大用处.为了能具体地、形象地认识逆矩阵,将抽象的知识具体的表现出来,掌握其本质,更能简单的运用到实际当中.在我们学过的高等代数教材中对可逆矩阵给出了明确的定义,但未对可逆矩阵的求解方法详细的介绍,本文主要讨论可逆矩阵的求解方法及其在保密通信中的应用.1 可逆矩阵定义1 在线性代数中,对于任意一个n 阶方阵A ,如果有n 阶方阵B ,使得=AB BA E =,其中E 为n 阶单位矩阵,则称A 是可逆的,且B 是A 的逆矩阵,记作1A -.若方阵A 的逆矩阵存在,则称A 为非奇异方阵或可逆矩阵. 可逆矩阵的性质性质1 若A 是可逆的,则1A -也可逆,且()11AAA --=.性质2 若A 、B 是两个同阶可逆矩阵,则AB 也可逆,且()111AB B A ---=. 性质3 若可逆矩阵A 的转置矩阵为T A ,则()()11TTA A --=.性质4 若A 是可逆矩阵,则有11A A --=. 可逆矩阵的判定定理1 初等变换不改变矩阵的可逆性.证明 设A 经过一次初等行变换得到B ,那么存在一个初等矩阵E ,使得EA B =.由于初等矩阵可逆,当A 可逆时,EA 也可逆,即B 可逆。
另一方面,1A E B -=,当B 可逆时,1E B -可逆,即A 可逆.对列变换的情形可类似的证明.几个充要条件定理2 A 可逆⇔n A I ≅. 定理3 A 可逆1s A P P ⇔=,i P 是初等矩阵.证明 设A 可逆,则A 的等价标准形为n I ,即 存在初等矩阵12s 1,2,,,,,,,t P P P Q Q Q 使得s 211,2t n P P P AQ Q Q I =,于是11111112s 21n t A P P P I Q Q Q ------=11111112s 21tP P P Q Q Q ------=故A 可表示成一些初等矩阵的乘积.定理4 A 可逆⇔只经过行初等变化为n I . 证明 因为A 可逆⇔存在 初等矩阵12s ,,,P P P 使得12s A PP P =⇔111s21P P P A E ---=⇔A 经过s 次初等变换化成E .定理5 设A ,B 是两个n 阶矩阵,则AB A B =. 推论1 设12,,,s A A A 都是n 阶矩阵,则1212,,,s s A A A A A A =.定理6 A 可逆⇔0A ≠.证明 必要性 设A 可逆,则存在1A -使得1AA E -=由定理5得111AA A A E --===所以0A ≠.充分性 若0A ≠,由定理2,存在12s 1,2,,,,,,,t P P P Q Q Q使得s211,2t n P P P AQ Q Q I =于是11111112s 21n t A P P P I Q Q Q ------=11111112s 21tP P P Q Q Q ------=故A 可逆.逆矩阵的求法 初等变换法原理 设 111,ss p p A E p p E A -==则()()()1111,,E,s s s p p A E p p A p p E A -==.例1 设223110121A ⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭,判定A 是否可逆,若可逆,求1A -.解 因为0A ≠所以A 可逆()12322223100110010121001r r r r A E --⎛⎫ ⎪=-−−−→ ⎪ ⎪-⎝⎭231312234043120110010011011r r r r r r r r +-↔↔⎛⎫- ⎪-−−−→ ⎪ ⎪⎝⎭ ()132331101021011011001164r r r r r ++⨯-⎛⎫ ⎪−−−→ ⎪ ⎪---⎝⎭()1100143010153001164E A -⎛⎫-- ⎪-= ⎪ ⎪-⎝⎭故1143153164A ---⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭.伴随矩阵法定义2 设ij A 是矩阵1111n n nn a a A a a ⎛⎫ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭中元素ij a 的代数余子式,矩阵111*1n m mn A A A A A ⎛⎫ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭称为A 的伴随矩阵.求逆矩阵的公式1*1A A A-=(牢记**AA A A A E ==). 例2 设123221343A ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭判定A 是否可逆,若可逆,求1A -.解 因为2A =,所以A 可逆。
又1112132,3,2A A A ==-=, 2122233132336,6,2,4,5,2A A A A A A ==-==-==- 所以1*13226411353653222222111A A A --⎛⎫-⎛⎫ ⎪⎪ ⎪==--=-- ⎪ ⎪ ⎪- ⎪⎝⎭-⎝⎭所以113235322111A --⎛⎫ ⎪ ⎪=-- ⎪ ⎪-⎝⎭ .可逆分块矩阵的逆矩阵 缺角阵的逆矩阵设,A B 分别是,m n 阶可逆矩阵,则有Laplace 定理知m n +阶分块矩阵00A D B ⎛⎫= ⎪⎝⎭是可逆矩阵,得到1D -进行相同的分块,令111212122X X D X X -⎛⎫=⎪⎝⎭由于 1112121220000mn E X X A DD E XX B -⎛⎫⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭根据分块矩阵的乘法计算出左端,并比较等式两边,得11m 1211211222nAX =E (1)AX =0(2)CX +BX =0(3)CX +BX =E (4)⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩有(1)、(2)式得111112,00X A X A --===代入(4)式得122X B -=代入(3)式得12111BX CX CA -=-=-,所以1121X B CA --=-所以 111110A D B CA B -----⎛⎫= ⎪-⎝⎭. 利用分块矩阵的知识可得下列公式设A ,B 可逆.公式1 1111100A A C B B CAB -----⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭. 公式2 1111100A A A CB C B B -----⎛⎫-⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭. 公式3 1111100A A A CB B C B -----⎛⎫-⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭. 公式4 1111100CA B BAA CB -----⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪-⎝⎭⎝⎭. 准对角矩阵的逆矩阵11111s s A A A A ---⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭. 反对角矩阵的逆矩阵11111s sA A A A ---⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭其中i A 可逆,1,2,,i s =.一类矩阵方阵的简便解法 解AXB =(A 可逆)的简便方法()()1,,A B I A B -−−→行. 解XA B =的简便方法1A I B BA -⎛⎫⎛⎫−−→ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭列. 例3 101111111011001X -⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭求X .解()2131r r 1r r 101111011111110010211100101112+⨯-+--⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-−−−−→-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭ ()()13322r r 1r r r 1101111002001021010210011100111+⨯-+⨯---⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪−−−→-−−−−→- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭所以20X 2111-⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪⎝⎭.2 保密通信密码起源当人们刚刚开始通信的时候,为了保证秘密信息不被轻易窃取,人们意识到必须寻找一种方法去保护他们的通信内容. 古代罗马的军队运用一种所谓的恺撒密码进行通信,其原理是利用26个字母的轮换.它用D 表示a ,用F 表示c 等等,也就是说密文字母相对明文字母平移3位.收信人只需要按通常的字母顺序将密文字母向相反方向平移3位即可以得到明文.当然,诸如此类的密码都是很容易破译的.当代信息技术的发展,人们意识到加密技术的重要性.密码被政府、军队、公司、金融机构等诸多领域广泛使用.随着电子商务、电子政务等领域的迅猛发展使得海量秘密信息需要在保密状态下进行交流,而加密技术使通过诸如计算机网络等公共通信平台传递大量信息而不被窃取成为可能.自此,保密通信领域渐渐走进公众的日常生活.比如安全的网络和公共基础设施、安全的应用软件和数据库、安全测试、信息系统评估、企业安全规划以及数字取证技术等等.在因特网上快速增长的电子数据处理和电子商务应用,以及不断出现的国际恐怖主义事件,增加了对更好地保护计算机及其存储、加工和传输的信息的需求.计算机安全、信息安全、以及信息保障等学科,是和许多专业的组织一起出现的.他们都持有共同的目标,即确保信息系统的安全和可靠.密码系统一般的,一个密码系统由明文空间、密码空间、密钥空间、加密算法和解密算法组成.待加密的信息称为明文,明文的全体构成的集合称为明文空间.用M 表示明文空间,用m 表示明文.用C 表示密文空间,c 表示密文.用K 表示密钥空间,k 表示密钥.密码设计中,密钥一般是随机序列.所谓密码方案是指对加密变换的具体规则的确切描述,这种描述包括对明文进行加密时所使用的加密算法,以及对密码进行还原时所使用解密算法.传统的保密通信的模式可表示为密码分析↓↑()E mm M∈−−−−→−−−−→→密文明文明文空间加密空间 解密变换明文定义3 一个用于加密、解密的密码体制(系统)是一个五组(),,,,M C K E D ,其中(1)M 称为明文空间,是所有可能的明文构成的集合; (2)C 称为密文空间,是所有可能的密文构成的集合; (3)K 称为密钥空间,是所有可能的密钥构成的集合; (4),E D 分别表示加密算法集和解密算法集.它们满足,对于每一个k K ∈都存在一个加密算法k e E ∈和一个解密算法k d D ∈,使得对于任意的m M ∈,都有()()k k d e m m =成立.3 可逆矩阵在通信中的应用加密算法设有矩阵方程C KM = ,其中M 为明文矩阵, K 为加密矩阵,用加密矩阵与明文矩阵的乘积来对所发送消息实施了加密,得到密文矩阵C .如果K 为可逆矩阵,则方程有唯一解1M K C -= ,其中1K -为K 的逆矩阵.例4 发送的明文是“ send money”.解 首先可将明文用9个整数构成的矩阵来表示:521108781029M ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭假设进行加密的矩阵K 为:121253232K ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭则密文矩阵C 为:313729808369546750C ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭所以发送的信息为:31,80,54,37,83,67,29,69,50.解密算法解密时,采用下面矩阵乘法1M K C -=.例5 针对上面的加密矩阵K 解 因K 可逆,可得:1111201411K --⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭故明文矩阵为:1521108781023M K C -⎛⎫⎪== ⎪ ⎪⎝⎭.加密矩阵的生成初等矩阵都是可逆的,而且初等矩阵的乘积仍然是可逆的.因此,通信中可以考虑利用若干个初等矩阵的乘积作为加密编码矩阵.它的生成方法如下:从单位矩阵出发,反复运用第一类和第三类初等变换矩阵去乘它,而其中的乘数K 必须取整数.这样得到矩阵将满足1A =±而1A -也将具有整数元素.应用实例例6 小王的朋友给小王发来一封密信,它是一个三阶方阵207210135231318135244161175⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭他们约定:消息的每一个英文字母用一个整数来表示:1,2,,25,26a b y z ↔↔↔↔约定好的加密矩阵,既密钥矩阵是4379010076⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭试求小王的朋友发送的密信内容.解 试求密信的内容,先假设密信内容矩阵为X4372072101359010231318135076244161175X ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭或 4372072101359010231318135076244161175X ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭既 14372072101359010231318135076244161175X -⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭或 12072101354372313181359010244161175076X -⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪= ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭用MATLAB 来求解,易得912159010076X ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭由英文字母与整数之间的对应关系即得密信内容为“I LOVE YOU”.明文矩阵的选择如果明文矩阵M 为方阵,则当M 为可逆矩阵时有1K M C -=或1K CM -= , 其中1M -为M 的逆矩阵.因此,如果窃密者以某种方式窃取到一对明文和相应的密文,碰巧其中的明文矩阵可逆,那么窃密者可以轻而易举地破解密文.因此, 在实际应用时, 明文矩阵不要采用方阵.另外,在实际应用中,明文并不能总是恰好可以分成整数矩阵,出现这种情况时需要补充一些数据,补充的数据可以是有意义的,也可以是无意义的.有时,我们可以利用这些附加数据来达到某种特殊的效果,比如数据的完整性检验等.加密矩阵的选择设C KM =,根据矩阵乘法的定义, 乘积矩阵C 中第i 行第j 列的元素ij C 等于矩阵K 中第i 行的所有元素与矩阵M 中第j 列的对应元素之积的累加和.因此, 利用可逆矩阵来实现保密通信的另一个问题是, 如果加密矩阵选择得不好, 密文矩阵的元素长度会急剧膨胀.为了避免出现这种情况,加密矩阵K 最好满足以下条件:对任意的明文矩阵M ,密文矩阵C 中的每一个元素的长度都不超过明文矩阵M 中对应位置上的元素的长度,或者退而求其次;对任意的明文矩阵M ,密文矩阵C 中所有元素的总长度不超过明文矩阵M 中所有元素的总长度.如果能找到一个加密矩阵,使得对任意的明文矩阵,密文矩阵中所有元素的总长度在一个比较理想的程度上小于明文矩阵中所有元素的总长度,那么这时的加密算法同时也是一种较好的压缩算法.算法优化设加密矩阵K 为n 阶矩阵,明文矩阵M 为n 行m 列矩阵, 利用向量的有关知识, 密文矩阵C 的第i 行()1,2,,i C i n =可以表示为 1122i i i in n C K M K M K M =+++其中()1,2,,ij K j n =为矩阵K 的第i 行第j 列位置上的元素,而n M 则为矩阵M 的第n 行.显然, 密文矩阵的每一个行向量都是明文矩阵的所有行向量的一种线性组合, 其组合系数正好是加密矩阵的相应行上的所有元素.根据矩阵乘法的定义直接计算密文矩阵时, 计算密文矩阵的每行元素需要做m n 次乘法和()1m n -次加法,计算密文矩阵的每个元素需要做n 次乘法和1n -次加法,因此计算整个密文矩阵总共需要2m n 次乘法和()m 1n n -次加法.4 总结可逆矩阵作为矩阵乘法的逆运算,是矩阵的一种重要运算,在解决矩阵问题起着重要的作用.因而掌握可逆矩阵的求法,在解决实际问题时选择适当的方法,往往可以起到事半功倍的效果.本文首先从可逆矩阵入手给出了可逆矩阵的概念,并讨论了可逆矩阵的性质,其次对可逆矩阵的性质进行了讨论并得出了一些定理,并且举出了相应的例题.最后给出了可逆矩阵在通信中的应用,使的学习的人对可逆矩阵有了更进一步的认识.对于其它方面的应用,未进一步进行做讨论,有待进一步探讨.致谢 在此谨向任天胜老师致以诚挚的谢意.参 考 文 献[1] 刘剑平, 施劲松主编. 线性代数[M]. 上海:华东理工大学出版社,2011.[2] 熊小兵. 可逆矩阵在保密通信中的应用[J]. 大学数学, 2007,23(3).[3] 徐仲主编. 高等代数(北大第三版)导教·导练·导考[M]. 西安:西北工业大学出版社,2006.[4] 北京大学数学系几何与代数教研室前代数小组主编. 高等代数[M]. 北京:高等教育出版社,(重印).[5] 华中科技大学数学系. 线性代数(第2版)[M]. 北京: 高等教育出版社,2003.[6] 蓝以中. 高等代数简明教程(上册)[M]. 北京: 北京大学出版社,2002.[7] 张新发. 初等矩阵的关系及可逆矩阵的分解[J]. 大学数学,2003,19(2).。